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1. 导入库使用Python进行分析，需要导入相关库： pythonimport pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns  1. 读取数据1. 查看数据基本信息 查看前几行：使用 df.head()  查看数据的前5行（默认），了解数据大致结构和内容。 查看数据形状： df.shape  可以获取数据的行数和列数，了解数据集规模。 查看数据类型： df.dtypes  查看每列的数据类型，判断是否存在数据类型不合理的情况。 查看统计摘要： df.describe()  对数值型列给出计数、均值、标准差、最小值、四分位数和最大值等统计信息。 数据清洗 1. 处理缺失值 检测缺失值： df.isnull().sum()  统计每列缺失值数量。 处理方式： 对于少量缺失值且该列是数值型，可考虑用均值填充 若是分类数据，可用众数填充 若缺失值较多且对分析影响大，可考虑删除整行或整列 2. 处理重复值 检测重复值： df.duplicated().sum()  统计数据中重复行的数量。处理方式：使用 df.drop_duplicates(inplace=True)  删除重复行。 3. 处理异常值 对于数值型数据，可通过箱线图查看异常值 处理异常值可采用盖帽法数据分析及可视化 1. 美妆产品销售总额分析 计算销售总额 可视化：使用柱状图展示销售总额1. 不同品牌销售情况分析 计算各品牌销售额可视化：用条形图展示各品牌销售额排名 1. 美妆品类销售占比分析 计算品类占比 可视化：使用饼图展示各品类销售占比